package com.atguigu.flink.watermark;

import com.atguigu.flink.function.MyUtil;
import com.atguigu.flink.function.WaterSensorMapFunction;
import com.atguigu.flink.pojo.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.time.Duration;
import java.util.List;

/**
 * Created by Smexy on 2023/2/28
 *
 *  数据迟到如何处理?
 *
 *          第一板斧:  推迟水印。 好比把时钟调慢。
 *                          forBoundedOutOfOrderness(延迟的时间 xx)。
 *                          操作的是水印，在水印的生成策略上操作。
 *
 *           第二板斧: 推迟了水印后，依旧有迟到的数据。如何处理?
 *                          延长(推迟)窗口的关闭时间。
 *                          操作的是窗口。
 *
 *           第三板斧: 延迟了窗口关闭的时间，依旧有迟到的。需要
 *                      使用侧流接收迟到的数据，在侧流上再进行计算。
 *                          操作窗口。
 *
 *                上述还无法满足，当前的场景不适合流式计算，改用批处理。
 *
 */
public class Demo3_HandleLate
{
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port", 3333);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);

        env.disableOperatorChaining();
        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(2000);

        WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
            //水印会推迟3s
            .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
            .withTimestampAssigner((e, ts) -> e.getTs());

        env.setParallelism(1);

        OutputTag<WaterSensor> outputTag = new OutputTag<>("lateData", TypeInformation.of(WaterSensor.class));


        SingleOutputStreamOperator<String> ds = env
            .socketTextStream("hadoop103", 8888)
            .map(new WaterSensorMapFunction())
            .assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy)
            .keyBy(WaterSensor::getId)
            // [0,4999]
            .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
            /*
                    延迟窗口的关闭时间  窗口延迟3s关闭
                    以[0,4999]为例:
                            窗口到点4999，就触发运算。
                            运算后，不关闭，后续迟到的数据就依旧可以进入窗口，每进入一个会重新触发窗口的运算。
                            4999 + 3000 = 7999此时窗口会关闭，关闭后再迟到的，就无法进入窗口，无法运算。
             */
            .allowedLateness(Time.seconds(3))
            //窗口关闭后，迟到的数据，发送到侧流
            .sideOutputLateData(outputTag)
            .process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>()
            {
                @Override
                public void process(String key, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
                    List<WaterSensor> waterSensors = MyUtil.parseToList(elements);
                    out.collect(key + ":" + context.window() + " :" + waterSensors);
                }
            });


            //主流
        ds.print();
        //获取侧流
        ds.getSideOutput(outputTag).printToErr();


        env.execute();

    }

}
